将 df 中的列值与具有特定格式的另一个 df 的列值匹配？

【问题标题】：Match the column value in a df with the column value of another df with the specific format?将 df 中的列值与具有特定格式的另一个 df 的列值匹配？
【发布时间】：2020-09-03 21:21:50
【问题描述】：

df1

Model              Version

ANALYST7000         8.2.1.0
ANALYSTMM           4.5.6.4
PA-500              4.56.67
PA-4000             8.7.89
PA-5000             9.0.5.6
PA-7000             4.5.6.7

df2

Model

ANALYST7245
ANALYST7200XM
ANALYSTMM
PA-570
PA-5460
PA-5790
PA-7000

输出

ANALYST7245      8.2.1.0
ANALYST7200XM      8.2.1.0
ANALYSTMM          4.5.6.4
PA-570            4.56.67
PA-5460           9.0.5.6
PA-5790           9.0.5.6
PA-7000           4.5.6.7

我有两个数据框 df1 和 df2 我想要上面显示的输出，df 中的模型与 df2 中的模型相匹配，例如 ANALYST 那些低于 7000 的模型和 PA 那些低于 500、4000 和很快类别的模型

【问题讨论】：

标签： python regex pandas

【解决方案1】：

如果需要将第一个数字之后的所有数字替换为0，然后将列Model 映射为第一个DataFrame，请使用：

df2['Version'] = [f'{a}{b}{"0" * len(c)}' for a,b, c in df2['Model'].str.split('(\d)', n=1)]
print (df2)
          Model       Version
0  ANALYST72450  ANALYST70000 <- added 4 times 0 by length
1  ANALYST720XM  ANALYST70000
2        PA-570        PA-500
3       PA-5460       PA-5000
4       PA-5790       PA-5000
5       PA-7000       PA-7000

df2['Version'] = df2['Version'].map(df1.set_index('Model')['Version'])
print (df2)


          Model  Version
0  ANALYST72450      NaN <- not matched ANALYST7000 to ANALYST70000, so NaN
1  ANALYST720XM      NaN
2        PA-570  4.56.67
3       PA-5460  9.0.5.6
4       PA-5790  9.0.5.6
5       PA-7000  4.5.6.7

【讨论】：

嗨，我已经编辑了 ANALYST720XM 的问题，我制作了 ANALYST7200XM，我只想匹配 ANALYST7200 而不是 XM。
@jezreal 你能帮我完成上面的编辑。